Graph Database Kurzusok

A FlockDB egy nyílt forráskódú elosztott, hibatoleráns grafikon-adatbázis a széles, de sekély hálózati grafikonok kezeléséhez Ezt eredetileg a Twitter használta a felhasználók közötti kapcsolatok tárolására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan állítsanak fel és használjanak egy FlockDB-adatbázist, hogy segítsenek válaszolni a szociális média kérdéseire, mint például, ki követi kinek, kik blokkolja stb A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse és állítsa be a FlockDB-t Ismerje meg a FlockDB egyedülálló tulajdonságait a többi grafikon adatbázisához képest, mint a Neo4j Használja a FlockDB-t egy nagyméretű grafikon adatbázishoz Használja a FlockDB-ot a MySQL-rel együtt, hogy biztosítsa a szétosztott tárolási lehetőségeket Lekérdezés, létrehozás és frissítés rendkívül gyors grafikonok Vízszintesen skálázható FlockDB online, lowlatency, high throughput web környezetben Közönség Fejlesztők Adatbázis mérnökök A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

Számos valódi világprobléma leírható grafikonokkal. Például a webes gráf, a közösségi hálózati gráf, a vonathálózati gráf és a nyelvi gráf. Ezek a grafikonok általában rendkívül nagyok; feldolgozásukhoz speciális eszközök és folyamatok szükségesek - ezeket az eszközöket és folyamatokat Graph Computing (más néven Graph Analytics) lehet nevezni. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megismerkednek a grafikus adatok feldolgozásának technológiai kínálatával és megvalósítási módszereivel. A cél az, hogy azonosítsuk a valós objektumokat, azok jellemzőit és összefüggéseit, majd modellezzük ezeket a kapcsolatokat és adatként dolgozzuk fel Graph Computing (más néven Graph Analytics) megközelítéssel. Az esettanulmányok, a gyakorlati gyakorlatok és az élő telepítések sorozatán keresztül átfogó áttekintéssel és a konkrét eszközök szűk keresztmetszetével kezdjük. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tudja meg, hogy a grafikon adatai megmaradnak és hogyan haladnak át.
• Válassza ki az adott feladat legjobb keretét (a grafikon adatbázisoktól a kötegelt feldolgozási keretekig).
• Végrehajtja a Hadoop , a Spark, a GraphX és a Pregel alkalmazást a GraphX elvégzésére párhuzamosan sok gépen.
• Tekintse meg a valós nagy adatokkal kapcsolatos problémákat grafikonok, folyamatok és átjárások szempontjából.

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

JanusGraph egy grafikus adatbázis a grafikonok tárolására és lekérdezésére, amelyek több százmilliárd vertikumot és szélességet tartalmaznak, amelyek egy többgépcsoporton keresztül terjednek el. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan mérnökökre irányul, akik nagyon nagy grafikonokat szeretnének feldolgozni, amelyek abnormális tárolást és számítási kapacitást igényelnek. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Beállítása és beállítása JanusGraph. Integrálja JanusGraph több hátsó tárolási rendszerekkel (Cassandra, HBase stb.) és több indexítő szoftver (Elasticsearch, Solr, stb.•  Állítsa be több gépet egy klaszterbe a használathoz JanusGraph. Kérdezze meg az adatbázist a Gremlin keresési nyelv használatával. A grafikus adatok feldolgozása skálán, azon túl, amit egy gép biztosíthat. Támogatja a versenytárs felhasználók ezreit, akik valós idejű grafikus adatokat áthaladnak. Query grafikus adatok elemzéshez.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

A relatív, táblázatos adatbázisok, mint például Oracle és MySQL már régóta az adatok szervezésének és tárolásának szabványa. Azonban az adatok növekvő mérete és folyékonysága megnehezítette ezeknek a hagyományos rendszereknek, hogy hatékonyan végezzék el az adatokkal kapcsolatos nagyon összetett lekérdezéseket. Képzeld el, hogy helyettesítse a sorokon és oszlopokon alapuló adatmegőrzést az objektumokon alapuló adatmegőrzéssel, amelyen keresztül a szervezetek (például egy személy) adatcsomópontként tárolhatók, majd könnyen kereshetők a nagyszámú, többvonalas kapcsolatuk alapján más csomópontokkal. És képzeld el, hogy ezeket a kapcsolatokat és a kapcsolódó objektumokat és tulajdonságokat egy kompakt szintax segítségével kérdezzük meg, akár 20 alkalommal könnyebb, mint SQL. Ez az, amit a grafikus adatbázisok, mint például a neo4j kínálnak. Ebben az oktató által vezetett, élő gyakorlati képzésben egy élő projektet fogunk létrehozni, és gyakorlatba fogjuk helyezni az adatok modellezésére, kezelésére és hozzáférésére vonatkozó készségeket a neo4j használatával. Összehasonlítjuk és összehasonlítjuk a grafikus adatbázisokat SQL-alapú adatbázisokkal, valamint más NoSQL-adatbázisokkal, és megmagyarázzuk, mikor és hol van értelme mindegyiket az infrastruktúrájukon belül végrehajtani. A kurzus formája

Nagy hangsúlyt fektet a gyakorlati gyakorlatra. A legtöbb koncepciót minták, gyakorlatok és gyakorlati fejlesztések révén tanulják meg.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
• Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
• Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
• Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
• Migrate existing Neo4j databases to AuraDB.

Blazegraph egy nyílt forráskódú, Java alapú RDF gráf-adatbázis, amely komplex kapcsolatokkal rendelkező adatok tárolására és ábrázolására szolgál. Támogatja a tervrajzokat és az RDF / SPARQL 1.1-et. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Blazegraph segítségével összetett adatokat grafikon formátumban rögzíteni, több mintaalkalmazásból való letöltésre. Minden gyakorlatot gyakorlatilag, élő laboratóriumi környezetben hajtanak végre. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Blazegraph önálló, fürtözött (opcionális) vagy beágyazott (opcionális) módban
• Hozzon létre, teszteljen és telepítsen egy mintaalkalmazást az összetett adatok lekérdezésére a Blazegraph adattárolóban
• Tudja meg, hogyan lehet a GPU (grafikus feldolgozó egységet) felhasználni a számítások felgyorsítására

Közönség

• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.